Formation Lean Six Sigma Green Belt (avec certification).
96% de clients Sparks satisfaits (3317 notes)
Durée :
5 jours
17/10/2022 à Distance
numero vert : 0805 950 800 (service et appel gratuits)
à partir de
2990 €HT
Formation référencée Datadock

Référence :
SF33566
Durée :
5 jours
TP :
50%

Disponible en distanciel et dans 17 villes
Ce stage comprend
 35 heures de formation
50% de travaux pratiques
Support de cours numérique
Pauses et snacks à volonté
Prise en charge OPCO possible
Disponible à distance

Formation Lean Six Sigma Green Belt (avec certification).

Obtenez votre certification LSS Green Belt grâce à notre formation de 5 jours !

Après un bref rappel des principes de la certification Yellow Belt, cette formation approfondit les phases "Analyser", "Améliorer" et "Contrôler" de la méthodologie Lean Six-Sigma. En effet, le rôle du Green Belt est de mettre en œuvre la méthodologie et de soutenir les Black Belts dans l'exécution des projets d'amélioration des processus.

Objectifs pédagogiques.
Prérequis : Des connaissances en Lean Six Sigma. Formation technique et mathématique, être titulaire de la certification Yellow Belt est vivement conseillé.
17/10/2022 à Distance
17/10/2022 à Paris
21/11/2022 à Distance

Programme de formation Lean Six Sigma Green Belt (avec certification).

Phase « ANALYZE »

Cette phase consiste à identifier les facteurs qui contribuent à la variation du processus. On estime ensuite l’impact de ces facteurs et on en déduit les raisons fondamentales de l’existence de cette variation. Pour interpréter les mesures et préciser les hypothèses sur les faits établis, on s’appuie sur des procédures statistiques. Ces outils permettent de cibler efficacement les bonnes variables et de s’attaquer aux causes profondes de la variation du processus.

X Sifting
Effectuer une analyse multivariance
Interpréter un graphique multivariance
Identifier quand une analyse multivariance est applicable
Interpréter les données de l’analyse
Expliquer comment les distributions de données deviennent normales lorsqu’elles sont normales au départ
Inférence statistique
Expliquer la signification de l’inférence statistique
Décrire les bases du théorème de la limite centrale
Décrire l’impact de la taille de l’échantillon sur l’estimation de la population
Expliquer l’erreur standard
Introduction aux tests d’hypothèses
Comprendre les objectifs des tests d’hypothèses
Expliquer le concept de tendance centrale
Se familiariser avec les différents types de tests d’hypothèses
Tests d’hypothèses avec des données normales
Déterminer la taille correcte d’un échantillon pour tester des moyennes
Effectuer différents tests d’hypothèse sur les moyennes
Analyser et interpréter les résultats
Être capable d’effectuer des tests d’hypothèse sur les variances
Comprendre comment analyser les résultats des tests d’hypothèse sur les variances
Tests d’hypothèse avec des données non normales
Effectuer des tests d’hypothèse sur des données de variance égale
Effectuer un test d’hypothèse sur les médianes
Analyser et interpréter les résultats
Calculer et expliquer les tests de proportions
Calculer et expliquer les tests de contingence

Phase « IMPROVE »

Dans cette phase, des options d’amélioration potentielles sont recherchées tout en encourageant la créativité de l’équipe. Le travail commence par une modélisation approfondie du processus et l’exécution de plans d’expérience pour la collecte de données fiables. L’impact des solutions découvertes est ensuite évalué, et celles qui auront la plus grande influence sur la variation du processus sont choisies.

Modélisation des processus par régression
Effectuer les étapes de l’analyse de corrélation et de régression linéaire
Expliquer quand la corrélation et la régression sont appropriées
Modélisation avancée des processus
Effectuer une régression linéaire et non linéaire
Effectuer une régression linéaire multiple (MLR)
Effectuer une analyse des résidus et comprendre leurs effets
Concevoir un plan d’expérience
Déterminer la raison du plan d’expérience
Décrire les différences entre le modèle physique et un plan d’expérience (DOE)
Expliquer un plan d’expérience OFAT et ses faiblesses
Visualiser les effets principaux sous la forme d’un graphique d’interactions, déterminer quels effets et interactions peuvent être significatifs.
Créer un plan d’expérience factoriel complet

Phase « CONTROL »

Au cours de la dernière étape du projet DMAIC, l’accent est mis sur la mise à l’échelle des solutions mises en œuvre dans l’ensemble de l’organisation. Pour garantir l’adéquation des mesures prises, la capacité du processus est augmentée et chaque étape est placée sous un contrôle strict. Des plans de contrôle sont mis en œuvre pour y parvenir. Des mises à jour sont apportées à la documentation du processus, et le projet est confié aux équipes opérationnelles. En outre, les expériences acquises sont capitalisées pour améliorer le processus DMAIC dans son ensemble au sein de l’organisation.

Expérimentation avancée
Utiliser les résultats d’une EOD pour déterminer le degré d’amélioration du processus par une méthode de description ascendante/descendante
Analyse des capacités
Comprendre l’importance de la capabilité du procédé dans la phase de contrôle
Choisir la bonne méthode pour l’analyse de capabilité en fonction du type de distribution des données du procédé
Interpréter les résultats des fonctions de capabilité de MINITABTM
Comprendre comment utiliser la capabilité des processus pendant toutes les phases de DMAIC

Préparation au passage de l’examen de certification Lean Six Sigma Green Belt

Révisions et conseils lors du dernier jour de formation
Modalités d’évaluation : QCM de 100 questions, 180 minutes
Passage de l’examen en ligne en différé

Notre charte qualité et éthique.

A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.

Amandine de Sparks
Des chiffres étincelants.
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